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2025-07-30

Python地信专题|基于geopandas的空间数据分析-文件IO篇

Python地信专题|基于geopandas的空间数据分析-文件IO篇
一、为什么需要专业的空间数据IO工具?传统GIS工作中,我们常遇到这样的困境:用普通Pandas读取Shapefile时,几何列变成乱码;处理GeoJSON时,坐标系信息莫名丢失;多图层数据互相转换时拓扑关系出错...这些痛点的根源在于——常规文件IO方法无法理解空间数据的几何属性、坐标系和空间关系这三重特殊维度。Geopandas作为Python生态中的空间数据分析利器,其基于Fiona(底层GDAL/OGR)的文件IO能力,正是为解决这些问题而生。它不仅能保留数据的空间特性,还实现了与Pandas的无缝集成。二、核心文件格式实战解析1. Shapefile:经典型式的陷阱与突破python import geopandas as gpd读取时必须注意文件包完整性gdf = gpd.read_file('data.shp') # 自动识别配套的.dbf/.prj等文件写入时的字符编码陷阱gdf.to_file('output.shp', encoding='utf-8') # 解决中文乱码问题 关键细节: - 必须保持.shp、.shx、.dbf三件套完整 - 使用engi...
2025年07月30日
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